Репост из: Ebm_base
ВСЕ СКАЗАЛИ!
Немного отвлечемся от инструментальных переменных)
Вчера я в двух каналах запустил опросы (Ebm_base и JC Ebm_base). По их результатам (56% и 47% соответственно) можно ли сделать вывод, что статистика - это интересно, но непонятно? Или что 7% людей она неинтересно и непонятна? Кажется, что я натягиваю сову на глобус? Так и есть!
Давайте разберемся, что произошло.
1. Selection bias (или конкретно survivorship bias) [1, 2].
Этот опрос проходили подписчики моего основного канала и канала журнального клуба. Это явно не все врачи, статистики, ученые, исследователи и т.п. Это целевая аудитория (ЦА), которая по каким-то причинам читает данные каналы (нравится подача, темы, личность и т.д.).
2. Sampling bias [3].
В моем канале почти 3900 подписчиков, опрос увидели 319 людей, ответили 100 (причины низких просмотров не обсуждаем). Но почему не каждый просмотревшие ответил? Потому что на опросы отвечают те, кому интересно/любит отвечать на них (или просто отвечает).
3. Non-response bias [4].
Из пунктов 2 и 3 вытекает 3. Люди, которые отвечают и не отвечают на опросы, различаются между собой. Как? Ну для этого надо было собрать хотя бы базовую информацию об этих категориях (пол, возраст, активность в соц сетях, профессия и прочее).
4. Social desirability bias и neutral bias [5, 6].
Люди чаще отвечают социально приемлемые ответы. Ответить, что "неинтересно и непонятно" кажется странным, если ты подписан на канал, подобный моему (можно же отписаться). Проще придерживаться нейтральных ответов.
Думаю, что тут можно ещё найти несколько bias, но основной посыл в том, что опросы в тг-каналах нерепрезентативны совсем. Т.е. не надо экстраполировать результаты со своей ЦА на какую-то общую популяцию (все врачи, все статистики, все студенты, все учёные и т.д. и т.п.). Ваша аудитория подписана на вас, а это уже ее отличает от остальной популяции.
@Ebm_base
Немного отвлечемся от инструментальных переменных)
Вчера я в двух каналах запустил опросы (Ebm_base и JC Ebm_base). По их результатам (56% и 47% соответственно) можно ли сделать вывод, что статистика - это интересно, но непонятно? Или что 7% людей она неинтересно и непонятна? Кажется, что я натягиваю сову на глобус? Так и есть!
Давайте разберемся, что произошло.
1. Selection bias (или конкретно survivorship bias) [1, 2].
Этот опрос проходили подписчики моего основного канала и канала журнального клуба. Это явно не все врачи, статистики, ученые, исследователи и т.п. Это целевая аудитория (ЦА), которая по каким-то причинам читает данные каналы (нравится подача, темы, личность и т.д.).
2. Sampling bias [3].
В моем канале почти 3900 подписчиков, опрос увидели 319 людей, ответили 100 (причины низких просмотров не обсуждаем). Но почему не каждый просмотревшие ответил? Потому что на опросы отвечают те, кому интересно/любит отвечать на них (или просто отвечает).
3. Non-response bias [4].
Из пунктов 2 и 3 вытекает 3. Люди, которые отвечают и не отвечают на опросы, различаются между собой. Как? Ну для этого надо было собрать хотя бы базовую информацию об этих категориях (пол, возраст, активность в соц сетях, профессия и прочее).
4. Social desirability bias и neutral bias [5, 6].
Люди чаще отвечают социально приемлемые ответы. Ответить, что "неинтересно и непонятно" кажется странным, если ты подписан на канал, подобный моему (можно же отписаться). Проще придерживаться нейтральных ответов.
Думаю, что тут можно ещё найти несколько bias, но основной посыл в том, что опросы в тг-каналах нерепрезентативны совсем. Т.е. не надо экстраполировать результаты со своей ЦА на какую-то общую популяцию (все врачи, все статистики, все студенты, все учёные и т.д. и т.п.). Ваша аудитория подписана на вас, а это уже ее отличает от остальной популяции.
@Ebm_base